（来源：上观新闻）
James🐋 认为，原创🇨🇷内容的👘👍经济激励和社会地🇵🇭🌽位激励可能会向社🛫交网络迁移，因为🤔🥧这些平台仍然保🏯留更强的“人😨👅类性”和实时数据➡🐳价值💆🏭。它目前没有改进的🍞🇳🇪原因，可🍭💪能还是因为这👨👧👦🥥没有纳🇨🇩💷入到 RL 的🇺🇬🇻🇦训练中🐄🛢。一个很📄好的例🧘♀️⬛子就是😇🌜这个 micro🇲🇰📝-GP🇩🇪T 项目，我当时🎁🌯试图将 LLM 🦉的训练过程简🎽📙化到极致🙊👩🎓。他是Ope🇩🇰nAI的联合创📒🔉始人之一，正是🏭🦛在这间办公室📟🥋里创立了这家公🔻🏴司；当年也正是🌿🇿🇲他让特斯拉的自🇸🇹🙊动驾驶系统真正👳🇳🇱跑了起来🔐。
这也是🕶为什么CPU的重🚜🆒要性，不☣是“多卖一🇹🇩🕊点服务器🐆📹芯片”那么🔙简单，而是它🐤🏩直接决定🛹📚AI系统的资🇧🇱源利用率和RO🏴📏I😇🕙。部分原因⏏🏣与实验室训练模🤵型的方式有关，◽✔但另一部分原🇫🇯因也与实🏺🥩验室的侧重🙉🇧🇩点，以及🎊他们恰好放入数🇹🇦⚽据分布🇹🇩👓中的内容🇦🇿有关🧲💪。Stepha🕵️♀️🇹🇭nie 🧮🇪🇺Zhan：所以我💏🇸🇬确实认😰🚊为归根结底，🚲我认为📁……一📽👨🔬切🔟。智能体兴起👟👨🦲，让CPU从“底✉座”变成“中枢”🙋👹 如果说推理👩👧阶段让CPU🇨🇮重新重要，那🖼么智能体（Ag🛫☘ent）的↔兴起，则把这🚡🚊种重要性进一🇧🇼步放大🇳🇮🙂。
